# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/10/29 17:20
# @Author : Ming
# @FileName: RNN_hello.py
# @Software: PyCharm

import torch
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如果有任何出错，会看刘二大人的官方pdf
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# 自定义变量
batch_size = 1      #批量数
input_size = 4      #输入张量（向量）的维度
hidden_size = 4     #中间隐层张量的维度


# 通过RNN实现hello转换为ohlol

idx2char = ['e', 'h', 'l', 'o']
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]    #hello
y_data = [3, 1, 2, 3, 2]    #ohlol

# 独热编码字典
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0],
                  [0, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 1]]
# 对hello的每一个字母序列进行独热编码
x_one_hot = [one_hot_lookup[x] for x in x_data]

# 输入必须是 (seq_len, batch_size, input_size)
inputs = torch.Tensor(x_one_hot).view(-1, batch_size, input_size)
# 这里必须是长整型张量，同时对y_data进行了转置
labels = torch.LongTensor(y_data).view(-1, 1)

# print(labels)

# 建立模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, batch_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.batch_size = batch_size
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnncell = torch.nn.RNNCell(input_size=self.input_size,
                                        hidden_size=self.hidden_size)
    # 核心就是返回隐层数据
    def forward(self, input, hidden):
        hidden = self.rnncell(input, hidden)
        return hidden

    # 初始化隐层h0
    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(self.batch_size, self.hidden_size)

net = Model(input_size, hidden_size, batch_size)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() #交叉熵损失
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.1) #优化器
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学习率太小，也会导致效果不佳
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# 开始训练
for epoch in range(15):
    loss = 0
    optimizer.zero_grad()   #梯度归零
    hidden = net.init_hidden()  # 初始化隐层h0
    print('predicted string：', end='')
    for input, label in zip(inputs, labels):
        hidden = net(input, hidden)
        # 这里计算loss没有使用item(),需要计算其计算图
        loss += criterion(hidden, label)    #！！！这里hidden的预测超出了label的种类个数,更改隐层的大小即可（更改为num+1）
        _, idx = hidden.max(dim=1)  # 找到最大下标，因为是独热，最大的1所在下标对应label
        print(idx2char[idx.item()], end='')
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(', epoch [%d/15] loss=%.4f' % (epoch+1, loss.item()))



